Part 1
馬斯克在我們眼里是一個(gè)神。
他四十多歲時(shí),就創(chuàng)建四家價(jià)值數(shù)十億的企業(yè),而且還是軟件、能源、交通以及航天航空這四個(gè)不同的領(lǐng)域。
他是怎么做到的?
很多人把他的成功歸因于他異于常人的工作理念(他平均每周工作 85 個(gè)小時(shí)),或者他對(duì)未來(lái)有一種顛覆現(xiàn)實(shí)的想象力,還有他難以置信的適應(yīng)能力。
這些回答,我都不滿意。
隨著我不斷深入閱讀關(guān)于馬斯克的各種文章,視頻以及書(shū)籍,我注意到一個(gè)被忽視的巨大漏洞。
傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為,為了成為頂級(jí)人才,我們應(yīng)該專注于一個(gè)領(lǐng)域,而馬斯克反其道而行之。
他的專業(yè)知識(shí)覆蓋了火箭科學(xué)、工程學(xué)、物理學(xué)、人工智能、太陽(yáng)動(dòng)力能源等領(lǐng)域。 我確信,為了取得突破性成功,我們必須跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)。
Part2
馬斯克是一個(gè)通才
如果你喜歡學(xué)習(xí)不同領(lǐng)域的知識(shí),我們的老師經(jīng)常這么說(shuō):
“成熟一點(diǎn),專注一個(gè)領(lǐng)域”,
“不要什么都懂,但什么都不精”。
其隱含的假設(shè)是如果你跨領(lǐng)域?qū)W習(xí),你只能學(xué)習(xí)到一些表面的知識(shí),無(wú)法精通。
但專家型通才的成功證明了這種觀點(diǎn)是錯(cuò)誤的。
由于大多數(shù)人只聚焦于單一領(lǐng)域,而跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)能提供信息優(yōu)勢(shì)。 例如,如果你身處科技行業(yè),周圍人只閱讀科技類刊物,但是你還掌握許多生物學(xué)知識(shí),那么你就可能想出一些別人想不到的點(diǎn)子。
如果你在生物行業(yè),但是你同時(shí)還了解人工智能,那么你將比其他只懂生物的人更具備信息優(yōu)勢(shì)。
盡管道理大家都懂,但真正去做的人寥寥無(wú)幾。
我們跨界學(xué)習(xí)的每個(gè)領(lǐng)域,都使我們可能將之與現(xiàn)有領(lǐng)域產(chǎn)生聯(lián)結(jié)。
這正是專家型通才的優(yōu)勢(shì)。
一項(xiàng)耐人尋味的研究成果恰好證明了該觀點(diǎn):它研究了 20 世紀(jì)最頂尖的 59 位歌劇作曲家如何鉆研技術(shù)。
傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為,頂級(jí)藝術(shù)家的成功只是源于刻意練習(xí)和專業(yè)化。
與之相反,研究員 Dean Keith Simonton 持截然不同的觀點(diǎn):
“最成功的歌劇作曲家的作品往往集百家之長(zhǎng)……通過(guò)跨界訓(xùn)練,作曲家能夠避免過(guò)于專業(yè)(訓(xùn)練過(guò)度)導(dǎo)致的死板?!?/p>
Part3
馬斯克的超能力:遷移學(xué)習(xí)
據(jù)他弟弟(金博爾 · 馬斯克)介紹,自青少年時(shí)代起,埃隆馬斯克就開(kāi)始每天閱讀 2 本不同學(xué)科的書(shū)。
換句話說(shuō),如果你一個(gè)月讀一本書(shū),馬斯克的閱讀量是你的 60 倍。起初,馬斯克的閱讀涵蓋科幻小說(shuō)、哲學(xué)、宗教、編程、科學(xué)家工程師和企業(yè)家的傳記。
隨著年齡增長(zhǎng),他的閱讀和職業(yè)興趣擴(kuò)展到物理、工程學(xué)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、商業(yè)、科技和能源,對(duì)知識(shí)的饑渴使他得以接觸在學(xué)校未必能學(xué)到的各種學(xué)科。
大多數(shù)其他人甚至都沒(méi)有意識(shí)到,埃隆馬 · 斯克還擅長(zhǎng)一種非常特別的學(xué)習(xí)方式 遷移學(xué)習(xí)。
將我們從一個(gè)領(lǐng)域?qū)W習(xí)到的內(nèi)容應(yīng)用到另一個(gè)領(lǐng)域。
它可以把學(xué)校中或者書(shū)本中學(xué)到的精髓應(yīng)用到“真實(shí)世界”中,同樣可以把在一個(gè)行業(yè)學(xué)習(xí)到的內(nèi)容應(yīng)用到另一個(gè)行業(yè)。這正是馬斯克的過(guò)人之處。
馬斯克把知識(shí)解構(gòu)為若干基本原理。他發(fā)表在 Reddit AMA 上的回答描述了他是如何處理的:
把知識(shí)當(dāng)作一棵語(yǔ)義樹(shù) —— 確保你理解基本原理,正如樹(shù)干和大的分枝,再尋求樹(shù)葉/細(xì)節(jié),別讓它們就無(wú)處掛靠。
這樣把知識(shí)轉(zhuǎn)化為更深層次的,抽象的原則,促進(jìn)學(xué)習(xí)遷移。
還有一種技巧可以幫助人們憑直覺(jué)感知根本原理。舉個(gè)例子,我們想解構(gòu)字母 A ,并想理解使 A 成為 A 的深層次原理。你可以試著來(lái)看下面這兩張圖。
1:觀察對(duì)照案例
2:觀察相同案例
你覺(jué)得哪種方法更勝一籌?
方法1中的每個(gè)不同的 A 提供更多視角讓我們觀察到每個(gè)A的相同點(diǎn)和不同點(diǎn);
方法2中的每個(gè) A 沒(méi)有提供任何視角。
當(dāng)我們學(xué)習(xí)任何東西時(shí),通過(guò)觀察許多不同的案例,我們開(kāi)始憑直覺(jué)知道什么才是本質(zhì),甚至打造出我們自己獨(dú)特的解讀方式。
這對(duì)我們?nèi)粘I钜馕吨裁矗?/p>
當(dāng)我們闖入一個(gè)新領(lǐng)域時(shí),我們不應(yīng)該只是采用一種方法或者最佳策略。
我們應(yīng)該挖掘很多不同的方法,解構(gòu)每一個(gè)方法,然后互相比較、對(duì)照。這將幫助我們發(fā)現(xiàn)最基本的原理。
然后,馬斯克將這些基礎(chǔ)原理在新的領(lǐng)域重構(gòu)。
馬斯克的學(xué)習(xí)遷移過(guò)程的第二步將他在人工智能、科技、物理和工程學(xué)中學(xué)到的基礎(chǔ)原則在不同領(lǐng)域重構(gòu):
在航空航天界,創(chuàng)立美國(guó)太空探索技術(shù)公司(SpaceX);
在航空界,設(shè)計(jì)可垂直起飛降落的電動(dòng)飛機(jī);
在汽車界,發(fā)明具備自動(dòng)駕駛功能的特斯拉(Tesla);
在火車界,設(shè)計(jì)超回路列車(Hyperloop);
在科技界,發(fā)明可與大腦交互的神經(jīng)帶(neural lace)、創(chuàng)立貝寶(Paypal)、聯(lián)合組建開(kāi)放人工智能(OpenAI),遏制未來(lái)可能出現(xiàn)的消極人工智能。
Keith Holyoak,加州大學(xué)洛杉磯分校的心理學(xué)教授,也是世界上類比推理的頂級(jí)思想家之一。
他建議為了磨練技能,人們應(yīng)該問(wèn)自己以下兩個(gè)問(wèn)題:
“它讓我想到了什么?”,
“為什么會(huì)讓我想到它?”。
最重要的:這并不是魔法,這只是正確的學(xué)習(xí)過(guò)程。
Part4
現(xiàn)在,我們能理解馬斯克如何成為世界頂級(jí)的專家型通才:
他涉獵不同學(xué)科,廣泛閱讀;
他多年如一日,如饑似渴地閱讀,閱讀量早已甩常人不止六十倍;
他不斷把想法解構(gòu)成基本原理,然后加以重構(gòu),再加以運(yùn)用。
幾十年前,傳奇的專家型通才巴克敏斯特 · 富勒概括了一種思維方式,放在今天依然有參考意義:
“我們所處的這個(gè)時(shí)代,普遍認(rèn)為越狹隘,越專業(yè),越有邏輯性,但同時(shí),我們已經(jīng)失去了綜合理解能力。專業(yè)化讓人孤立、困惑、徒勞無(wú)功。
而且,它還讓個(gè)體缺乏思考和社會(huì)責(zé)任感。專業(yè)化還造成偏見(jiàn),最終造成惡性循環(huán),導(dǎo)致國(guó)際性意識(shí)形態(tài)不一致,甚至引起戰(zhàn)爭(zhēng)。”
如果我們花時(shí)間學(xué)習(xí)不同領(lǐng)域的核心概念,并且經(jīng)常把這些概念聯(lián)系到日常生活和真實(shí)世界,那么不同領(lǐng)域間的遷移將變得更簡(jiǎn)單而快捷。
隨著我們不斷積累“首要原則”(注:也有人翻譯為“第一性原理”),并將這些原則在不同領(lǐng)域聯(lián)系起來(lái),我們會(huì)突然獲得一種超能力,進(jìn)階到一個(gè)我們從未到達(dá)的新領(lǐng)域,并能迅速做出非凡獨(dú)特的貢獻(xiàn)。
馬斯克的故事對(duì)我們最重要的啟示是:
專業(yè)化不一定是最好的,至少不是唯一的成功途徑。
來(lái)源:改變自己